Een ML-engineer traint meerdere modellen met hetzelfde ML-framework en wil deze hosten in Amazon SageMaker, terwijl de inferentiekosten geminimaliseerd worden. Welke hostingoptie is het meest kosteneffectief?

Een multi-model inference endpoint is de meest kosteneffectieve optie wanneer u meerdere modellen met hetzelfde ML-framework host. Het laadt meerdere modellen op dezelfde set van SageMaker-instances, waardoor u de onderliggende infrastructuur en compute-resources kunt delen. Dit vermindert de operationele overhead en de kosten aanzienlijk in vergelijking met het inzetten van afzonderlijke endpoints voor elk model. Een multi-container inference endpoint is ontworpen voor complexe inferentieworkflows die meerdere stappen of algoritmen vereisen binnen één aanroep, niet primair voor het hosten van meerdere onafhankelijke modellen. Meerdere single-model endpoints zijn duurder omdat elk endpoint zijn eigen dedicated resources vereist, zelfs als de modellen hetzelfde framework gebruiken.